防空兵群服务概率的仿真分析

本文采用计算机仿真的方法计算防空兵群的服务概率 ,建立了防空兵群服务概率仿真的数学模型 ,用面向事件的仿真时钟推进方式 ,对防空兵群服务系统的服务过程进行了仿真 ,得出了防空兵群服务系统对给定强度空袭目标流的服务概率 ,对指导防空作战决策和相关理论研究具有一定的参考价值。     

基于粒子群算法的武器装备供应链伙伴选择研究

合作伙伴选择是构建供应链的关键所在,武器装备供应链的构建要满足其战略全局最优、平时战时兼容、效益效率兼备的特殊要求。建立了一种基于离散粒子群算法的武器装备供应链伙伴选择方法。该方法克服了普通商品供应链对全局利益考虑不足的问题,实现了在不同战略时期、不同约束条件和不同成本考虑等情况下的供应链伙伴选择。实例仿真验证了该方法的实用性和有效性。     

基于格拉姆角场和PSO-CNN的滚动轴承故障诊断方法

针对卷积神经网络的结构对滚动轴承故障诊断精度有较大影响的问题,提出一种基于格拉姆角场和粒子群优化卷积神经网络结构的故障诊断方法。采用格拉姆角场对一维轴承振动数据重构,保留原始数据信息的同时包含了时间相关性;采用粒子群优化算法对编码后的卷积神经网络结构迭代寻优。利用西储大学的轴承数据集进行试验验证,试验结果表明,该方法可自适应生成网络结构,平均诊断精度为99%,相对于其他主流卷积神经网络结构可以获得更好的故障诊断精度。     

基于Cook-Seiford群决策算法的多机协同空战机动决策

面向多机协同空战条件下的机动决策问题,建立了三自由度战机模型,并根据空战时飞行员的实际操纵,设计出一种拓展的基本机动动作决策集。通过构造角度、速度、距离和高度优势函数建立空战态势评估模型。基于群决策理论,设计了Cook-Seiford决策算法,并首次将其应用于多机协同空战机动决策研究,有效优化了决策流程。在初始态势劣势情况下,以2对2、3对2等典型空战条件为仿真背景,将Cook-Seiford群决策算法与Copeland、Dodgson群决策算法进行对抗空战仿真。仿真结果表明,基于Cook-Seiford群决策算法的协同机动决策能够取得明显对抗优势,验证了本文设计算法的有效性,为将群决策算法用于求解多机协同空战决策提供了一种新的思路。     

军品采购合同定价中的激励与风险

文章运用激励理论分析了军品采购中如何通过制订激励合同督促承包商尽量降低总研制成本的问题,并探讨了承包商的风险态度、控制成本的代价及成本不确定性等对激励强度的影响,提出了成本控制努力水平的概念,计算了军方的最终期望支付以及由于努力水平不可观测即信息不对称导致的总代理成本,分析了激励与风险的平衡。为军品订货合同定价提供了参考。     

组网雷达协同干扰资源分配模型及算法

针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。     

随机需求下供应商主导的多轮次协调模型

针对随机需求下供应链的供销订购冲突问题,提出一种基于Stackelberg主从对策的供应链多轮次协调订货机制,供应商作为主方制定批发价,零售商作为从方以最优订货量和零售价响应,供应商和零售商进行多轮次自主协调。利用粒子群优化算法和遗传算法对该模型进行仿真计算,仿真结果表明:批发价让步策略可以提高整个供应链的利润,验证了粒子群算法在最优解、求解速率和稳定性方面比遗传算法均要更优。     

舰炮身管的模态分析与多目标优化

舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动,优化身管结构,建立了柔性身管的ABAQUS有限元模型,将有限元模型的模态计算值与模态试验值进行比较,发现建立的柔性身管有限元模型是合理可行的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法,进行身管和炮口的多目标优化。优化结果表明,优化后炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小,身管质量有所降低,结构更加合理,该优化方法有效可行,为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。     

一种改进型PSO-BP算法在红外目标中的应用

为了降低伪目标引起的误检,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种改进型粒子群优化BP神经网络算法。改进型PSO-BP算法利用红外目标光谱特性设置粒子变异规则,从而调整粒子位置与速度,提高目标特征提取性能。同时,算法将权值变为权值可调函数,降低局部极值收敛的风险。实验采用Model-102F型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,与传统BP算法作对比,分别选取对不同特征波长位置及个数的形式对目标和伪目标进行识别分析。结果显示,改进型PSO-BP算法可以有效消除伪目标干扰,同时,其收敛速度明显优于传统算法。由此可见,该设计在复杂背景红外目标识别方面具有一定的应用价值。